ユーザー分析セクションでは、多次元タグ分析、RFM 分析、AIPL 分析、および AIPL フロー分析を実行できます。分析プロセス中に、後続のマーケティングリーチのために特定のルール条件を満たすユーザー生成母集団をカスタマイズできます。
さらに、オーディエンス分析機能を使用して、視点分析と RFM 分析を実行し、選択した母集団のコア特性を特定し、後続のマーケティング戦略計画をサポートできます。
ユーザー分析タイプには、次のものがあります。
多次元分析：データソースに基づいてテーブルからデータをインポートし、グループ化やフィルタリングなどの条件に基づいてドリルダウン分析を実行できます。企業がユーザーのプロダクトの使用状況を理解し、指標の変化に影響を与える主な要因をさらに調査するのに役立ちます。
視点分析：ユーザー属性とカスタムタグを含むユーザータグに基づいて、コンシューマー タグ特性の分布に関する洞察を提供します。
RFM 分析：RFM モデルは、ユーザー価値とユーザー収益性を測定するための重要な手段です。最近の取引行動、全体的な取引頻度、取引金額の 3 つの指標を使用して、ユーザーの価値ステータスを記述します。これらの 3 つの指標に従って、ユーザーは 8 つのカテゴリに分類されます。高価値ユーザー、主要ユーザー、主要開発ユーザー、主要維持ユーザー、一般価値ユーザー、一般維持ユーザー、一般開発ユーザー、潜在ユーザーです。さまざまなタイプのユーザーとコンシューマーの行動特性の分布を洞察することで、価値特性を把握し、マーケティングの意思決定をサポートします。
AIPL ユーザー分析：AIPL モデルは、ユーザーを認知、関心、購入、ロイヤルティの 4 つの段階に分類します。さまざまなタイプのユーザー数とそれに対応する変化傾向を洞察し、ブランドユーザー資産の定量化とリンクされた操作を実現します。
AIPL フロー分析：指定された期間内の AIPL モデルにおけるさまざまなユーザーのコンバージョンと損失を分析し、各段階でのユーザーの分布を正確に把握して、効率的なリンクコンバージョンを実現します。
以下の章で紹介します。